一. 缓存雪崩
1. 含义
同一时刻，大量的缓存同时过期失效。
2. 产生原因和后果
(1). 原因：由于开发人员经验不足或失误，大量热点缓存设置了统一的过期时间。
(2). 产生后果：恰逢秒杀高峰，缓存过期，瞬间海量的QPS(每秒查询次数)直接打到DB上，如果系统架构没有熔断机制，直接将导致系统全线崩溃。
3. 处理方案
(1). 设置不同的缓存失效时间，比如可以在缓存过期时间后面加个随机数，这样就避免同一时刻缓存大量过期失效。
setRedis（key，value，time + Math.random() * 9999）；(2). 针对系统的一些热点数据， 可以设置缓存永不过期。 （或者定时更新）
(3). 设置二级缓存架构C1、C2，C1在前，C2在后，C1的缓存可以设置不同的过期时间，C2缓存与DB保持强一致性，实现数据同步。
PS：该二级缓存架构，同样也适用于解决下面的缓存击穿。
(4). 从架构层面来说：Redis做集群，将热点数据分配在不同的master上，减轻单点压力，同时master要对应多个slave，保证高可用； 系统架构要有快速熔断策略，减轻系统的压力。
二. 缓存击穿
1. 含义
某热点Key扛着大量的并发请求，当key失效的一瞬间，大量的QPS打到DB上，导致系统瘫痪。
PS：缓存击穿和缓存雪崩类似，击穿是某些热点key失效一瞬间大量请求打到DB上，缓存雪崩是指缓存面积失效导致大量请求打到DB上。所以二者的处理方案类似。
2. 处理方案
(1). 热点key过期时间后加随机数 。
(2). 热点key缓存永不过期（但是value需要开个子线程去更新）
(3). 二级缓存架构策略。（详见上面）
(4). 采用互斥锁更新，保证同一进程针对相同的数据不会并发打到DB上，从而减轻DB的压力。
(5). 缓存失效的时候随机sleep一个很短的时间，再次查询，如果失败则执行更新操作。
三. 缓存穿透
1. 含义
业务请求中数据缓存中没有，DB中也没有，导致类似请求直接跨过缓存，反复在DB中查询，与此同时缓存也不会得到更新。
举个例子：
商品表中的id是自增，并且以id为缓存的key，商品库存为value事先存在redis中。但此时过来的请求id均为负数，-1，-2，-3，缓存没有，DB中也没有，造成类似请求直接跨过缓存，打在DB上。
2.处理方案
(1). cache null策略：DB查询的结果即使为null，也给缓存的value设置为null，同时可以设置一个较短的过期时间，这样就避免不存在的数据跨过缓存直接打到DB上。
伪代码思路分享：
Public String get(String key) {
//从缓存中获取数据
String cacheValue = cache.get(key);
//缓存为空
if (StringUtils.isBlank(cacheValue)) {
// 从DB中获取
String storageValue = db.get(key);
cache.set(key, storageValue);
//如果存储数据为空，需要设置一个过期时间(300秒)
if (storageValue == null) {
cache.expire(key, 60 * 5);
}
return storageValue;
} else {
// 缓存非空
return cacheValue;
}
}剖析：
该方案不是并不是最佳方案，还是上面的例子，比如我用不同的id进行请求，例如 id=-1，-2，。。。。-10000，会导致缓存中存在大量的null，当数量达到一定值的时候，根据缓存淘汰策略，会导致正常的key失效。
(2). 布隆过滤器：
事先把存在的key都放到redis的BloomFilter 过滤器中，他的用途就是存在性检测，如果 BloomFilter 中不存在，那么数据一定不存在；如果 BloomFilter 中存在，实际数据也有可能会不存在。
剖析：
布隆过滤器可能会误判，当不影响整体，所以目前该方案是处理此类问题最佳方案。
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四. 双写一致性
1. 含义
双写一致性的含义就是：保证缓存中的数据 和 DB中数据一致。
2. 单线程下的解决方案
单线程下实际上就是指并发不大，或者说对 缓存和DB数据一致性要求不是很高的情况。
该问题就是经典的：缓存+数据库读写的模式，就是 Cache Aside Pattern
解决思路：
(1). 查询的时候，先查缓存，缓存中有数据，直接返回；缓存中没有数据，去查询数据库，然后更新缓存。
(2). 更新DB的后，删除缓存。
剖析：
(1). 为什么更新DB后，是删除缓存，而不是更新缓存呢？
举个例子，比如该DB更新的频率很高，比如1min中内更新100次把，如果更新缓存，缓存也对应了更新了100次，但缓存在这一分钟内根本没被调用，或者说该缓存10min才可能会被查询一次，那么频繁更新缓存是不是就产生了很多不必要的开销呢。
所以我们这里的思路是：用到缓存的时候，才去计算缓存。
(2). 该方案高并发场景下是否适用？
不适用
比如更新DB后，还有没有来得及删除缓存，别的请求就已经读取到缓存的数据了，此时读取的数据和DB中的实际的数据是不一致的。
3. 高并发下的解决方案
使用内存队列解决，把 读请求 和 写请求 都放到队列中，按顺序执行（即串行化的方式解决）。（要定义多个队列，不同的商品放到不同的队列中，换言之，同一个队列中只有一类商品）
剖析：
这种方案也有弊端，当并发量高了，队列容易阻塞，这个队列的位置，反而成了整个系统的瓶颈了，所以说100%完美的方案不存在，只有最适合的方案，没有最完美的方案。
五. 并发竞争
1. 含义
多个微服务系统要同时操作redis的同一个key，比如正确的顺序是 A→B→C，A执行的时候，突然网络抖动了一下，导致B，C先执行了，从而导致整个流程业务错误。
2. 解决方案
引入分布式锁(zookeeper 或 redis自身)
每个系统在操作之前，都要先通过 Zookeeper 获取分布式锁，确保同一时间，只能有一个系统实例在操作这个个 Key，别系统都不允许读和写。
六. 热点缓存key的重建优化
1. 背景
开发人员使用“缓存+过期时间”的策略既可以加速数据读写， 又保证数据的定期更新， 这种模式基本能够满足绝大部分需求。 但是有两个问题如果同时出现， 可能就会对应用造成致命的危害：
(1). 当前key是一个热点key（例如一个热门的娱乐新闻），并发量非常大。
(2). 重建缓存不能在短时间完成， 可能是一个复杂计算， 例如复杂的SQL、 多次IO、 多个依赖等。
在缓存失效的瞬间， 有大量线程来重建缓存， 造成后端负载加大， 甚至可能会让应用崩溃。
2. 解决方案
要解决这个问题主要就是要避免大量线程同时重建缓存。
我们可以利用互斥锁来解决，此方法只允许一个线程重建缓存， 其他线程等待重建缓存的线程执行完， 重新从缓存获取数据即可。
代码思路分享：
String get(String key) {
// 从Redis中获取数据
String value = redis.get(key);
// 如果value为空， 则开始重构缓存
if (value == null) {
// 只允许一个线程重建缓存， 使用nx， 并设置过期时间ex
String mutexKey = "mutext:key:" + key;
if (redis.set(mutexKey, "1", "ex 180", "nx")) {
// 从数据源获取数据
value = db.get(key);
// 回写Redis， 并设置过期时间
redis.setex(key, timeout, value);
// 删除key_mutex
redis.delete(mutexKey);
}
else {
//其它线程休息50ms，重写递归获取
Thread.sleep(50);
get(key);
}
}
return value;
}七. BigKey的危害及优化
1. 什么是BigKey
在Redis中，一个字符串最大512MB，一个二级数据结构（例如hash、list、set、zset）可以存储大约40亿个(2^32-1)个元素，但实际中如果下面两种情况，我就会认为它是bigkey。
(1). 字符串类型：它的big体现在单个value值很大，一般认为超过10KB就是bigkey。
(2). 非字符串类型：哈希、列表、集合、有序集合，它们的big体现在元素个数太多。
一般来说，string类型控制在10KB以内，hash、list、set、zset元素个数不要超过5000。反例：一个包含200万个元素的list。非字符串的bigkey，不要使用del删除，使用hscan、sscan、zscan方式渐进式删除，同时要注意防止bigkey过期时间自动删除问题(例如一个200万的zset设置1小时过期，会触发del操作，造成阻塞）
2. BigKey的危害
(1). 导致redis阻塞
(2). 网络拥塞
bigkey也就意味着每次获取要产生的网络流量较大，假设一个bigkey为1MB，客户端每秒访问量为1000，那么每秒产生1000MB的流量，对于普通的千兆网卡(按照字节算是128MB/s)的服务器来说简直是灭顶之灾，而且一般服务器会采用单机多实例的方式来部署，也就是说一个bigkey
可能会对其他实例也造成影响，其后果不堪设想。
(3). 过期删除
有个bigkey，它安分守己（只执行简单的命令，例如hget、lpop、zscore等），但它设置了过期时间，当它过期后，会被删除，如果没有使用Redis 4.0的过期异步删除(lazyfree-lazy-expire yes)，就会存在阻塞Redis的可能性。
3. BigKey的产生
一般来说，bigkey的产生都是由于程序设计不当，或者对于数据规模预料不清楚造成的，来看几个例子：
(1) 社交类：粉丝列表，如果某些明星或者大v不精心设计下，必是bigkey。
(2) 统计类：例如按天存储某项功能或者网站的用户集合，除非没几个人用，否则必是bigkey。
(3) 缓存类：将数据从数据库load出来序列化放到Redis里，这个方式非常常用，但有两个地方需注意：第一，是不是有必要把所有字段都缓存；第二，有没有相关关联的数据，有的同学为了图方便把相关数据都存一个key下，产生bigkey。
4. BigKey的优化
(1). 拆
big list： list1、list2、...listN
big hash：可以将数据分段存储，比如一个大的key，假设存了1百万的用户数据，可以拆分成200个key，每个key下面存放5000个用户数据
(2). 合理采用数据结构
如果bigkey不可避免，也要思考一下要不要每次把所有元素都取出来(例如有时候仅仅需要hmget，而不是hgetall)，删除也是一样，尽量使用优雅的方式来处理.
反例：
set user:1:name tom set user:1:age 19 set user:1:favor football
推荐hash存对象：
hmset user:1 name tom age 19 favor football
(3). 控制key的生命周期，redis不是垃圾桶。
建议使用expire设置过期时间(条件允许可以打散过期时间，防止集中过期)。
原文链接：第三节：Redis缓存雪崩、击穿、穿透、双写一致性、并发竞争、热点key重建优化、BigKey的优化 等解决方案